Gartner預(yù)測(cè),到2030年, 30%的知識(shí)工作者將通過BBMI等技術(shù)(資金來源包括雇主和個(gè)人)提升自己的能力,并憑借這些技術(shù)來適應(yīng)工作場(chǎng)所中AI的崛起。這一比例在2024年還不到 1%,以下是2025年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)。
以下是2025年備受矚目的戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)概覽:
自主行動(dòng)型AI(Agentic AI Evolution)
自主行動(dòng)型AI正逐步展現(xiàn)出其規(guī)劃并執(zhí)行用戶設(shè)定目標(biāo)的能力,預(yù)示著虛擬勞動(dòng)力新時(shí)代的到來,這些勞動(dòng)力將分擔(dān)并增強(qiáng)人類的工作效率。據(jù)Gartner預(yù)測(cè),至2028年,日常工作中至少有15%的決策將由這類AI自主完成,相較于2024年的零起點(diǎn),這標(biāo)志著顯著的躍升。此類技術(shù)的核心在于其目標(biāo)導(dǎo)向功能,旨在打造靈活多變、多任務(wù)處理的軟件系統(tǒng),滿足企業(yè)首席信息官(CIO)對(duì)于生產(chǎn)力提升的熱切期望。
AI治理架構(gòu)的興起(AI Governance Platforms Ascendancy)
AI治理平臺(tái)作為Gartner持續(xù)發(fā)展的AI信任、風(fēng)險(xiǎn)與安全管理(TRiSM)框架的關(guān)鍵組成,為企業(yè)提供了管理AI系統(tǒng)法律、倫理及運(yùn)營(yíng)績(jī)效的全面解決方案。通過構(gòu)建、監(jiān)管并執(zhí)行負(fù)責(zé)任的AI使用策略,同時(shí)確保透明度以建立信任與問責(zé)機(jī)制,這些平臺(tái)顯著降低了AI倫理事件的發(fā)生概率。據(jù)預(yù)測(cè),至2028年,采用綜合AI治理平臺(tái)的企業(yè)將較未采用者減少40%的AI相關(guān)倫理風(fēng)險(xiǎn)。
信息真?zhèn)伪嫖黾夹g(shù)(Disinformation Security Fortification)
隨著AI與機(jī)器學(xué)習(xí)工具的普及與成熟,虛假信息安全技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,旨在系統(tǒng)性評(píng)估信息可信度,確保信息完整性,防范身份盜用,并追蹤有害信息傳播。Gartner預(yù)測(cè),至2028年,將有50%的企業(yè)部署專門應(yīng)對(duì)虛假信息安全挑戰(zhàn)的產(chǎn)品、服務(wù)或功能,而當(dāng)前這一比例尚不足5%。面對(duì)日益嚴(yán)峻的虛假信息威脅,該技術(shù)對(duì)于企業(yè)保護(hù)自身免受長(zhǎng)期損害至關(guān)重要。
后量子加密技術(shù)的備戰(zhàn)(Postquantum Cryptography Preparedness)
后量子加密技術(shù)正成為抵御量子計(jì)算解密風(fēng)險(xiǎn)的必要防線。鑒于量子計(jì)算的快速發(fā)展,當(dāng)前廣泛應(yīng)用的傳統(tǒng)加密技術(shù)面臨淘汰風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)需提前布局,以更長(zhǎng)遠(yuǎn)的視角更換加密方法,確保敏感及機(jī)密信息的安全。據(jù)預(yù)測(cè),至2029年,量子計(jì)算將使得大多數(shù)傳統(tǒng)非對(duì)稱加密技術(shù)失效。
環(huán)境無感智能的滲透(Ambient Invisible Intelligence Infiltration)
環(huán)境無感智能通過部署低成本、微型化的智能標(biāo)簽與傳感器,實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、經(jīng)濟(jì)高效的追蹤與感知。這些技術(shù)正逐步融入日常生活,提升物品追蹤的實(shí)時(shí)性與效率,如零售庫(kù)存管理與易腐物流監(jiān)控等,展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用潛力。
綠色計(jì)算的推進(jìn)(Energy-Efficient Computing Advancements)
可持續(xù)性已成為IT領(lǐng)域的核心議題,特別是計(jì)算密集型應(yīng)用如AI訓(xùn)練、模擬與優(yōu)化等,因其高能耗而成為企業(yè)碳足跡的主要來源。未來,光學(xué)、神經(jīng)形態(tài)及新型加速器等新技術(shù)將應(yīng)運(yùn)而生,專門用于特定任務(wù),大幅降低能耗,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。
混合計(jì)算的創(chuàng)新(Hybrid Computing Innovation)
混合計(jì)算模式融合多種計(jì)算、存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)機(jī)制,為企業(yè)探索與解決問題提供全新視角。結(jié)合CPU、GPU、邊緣計(jì)算、ASIC、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算及量子計(jì)算等范式,混合計(jì)算將推動(dòng)AI等技術(shù)的邊界,創(chuàng)造比傳統(tǒng)環(huán)境更高效的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。
空間計(jì)算的拓展(Spatial Computing Expansion)
空間計(jì)算利用AR/VR技術(shù),以數(shù)字方式豐富物理世界,提升實(shí)體與虛擬體驗(yàn)間的交互水平。預(yù)計(jì)在未來五至七年內(nèi),空間計(jì)算將通過優(yōu)化工作流程與增強(qiáng)協(xié)作能力,顯著提升企業(yè)效率。至2033年,該市場(chǎng)規(guī)模有望從2023年的1100億美元增長(zhǎng)至1.7萬億美元。
多功能機(jī)器人的普及(Polyfunctional Robot Proliferation)
多功能機(jī)器人以其多任務(wù)執(zhí)行能力,正逐步取代單一任務(wù)專用機(jī)器人。它們與人類協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)快速部署與靈活擴(kuò)展,提升效率與投資回報(bào)率。據(jù)預(yù)測(cè),至2030年,80%的人類將日常與智能機(jī)器人互動(dòng),較當(dāng)前不到10%的比例有巨大增長(zhǎng)。
神經(jīng)增強(qiáng)的探索(Neurological Enhancement Exploration)
神經(jīng)增強(qiáng)技術(shù)利用腦機(jī)接口讀取并解碼大腦活動(dòng),增強(qiáng)人類認(rèn)知能力。無論是單向還是雙向接口,神經(jīng)增強(qiáng)在技能提升、營(yíng)銷創(chuàng)新及表現(xiàn)優(yōu)化方面展現(xiàn)出巨大潛力,助力人類突破極限,實(shí)現(xiàn)最佳表現(xiàn)。
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